Maximum likelihood estimation 썸네일형 리스트형 MLE(Maximum Likelihood Estimation), 음의 로그우도(Negative log-likelihood) 머신러닝은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 '함수'를 찾는 알고리즘을 디자인한 것이다. 그렇다면, 주어진 데이터가 아닌 관측하지 못한 데이터에 대해서 해당 '함수'가 얼마나 정확한 예측을 해낼 수 있을까? 다음과 같은 문제를 일반화 문제라고 하는데, 머신러닝의 목표는 주어진 데이터를 잘 학습하는 optimization이 아니라, 우리가 관측하지 못한 데이터(unseen data)에 대해서 일반화(generalization)하는 것이다. 이러한 일반화를 위해 우리는 실제 확률 분포로부터 샘플링하여 수집된 데이터만을 가지고 " 현상을 가장 잘 설명하는 확률 분포 모델"을 추정함으로써, 우리가 알고 싶은 실제 확률 분포를 근사하게 된다. 이때 주어진 데이터를 잘 추정하기 위해 가능도를 최대화하도록 파라미터를.. 더보기 이전 1 다음
